CN114449610A - 一种基于网络划分的无线传感节点分簇及簇头选举方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种无线传感网络中节点能耗不均导致节点过早死亡的问题，本发明从网格划分的角度来考虑无线传感器节点的分簇和簇头选举，提出了一种能量负载均衡的基于网格划分的无线传感节点分簇及簇头选举方法，将传感器节点划分为不同网格区域进行分簇，并采用动态簇头选举机制，减少了重复数据的采集，且簇头节点通过网格的均匀分布达到簇头节点均匀分布，从而解决分簇不合理，网络节点能耗不均匀的问题。

Description

一种基于网络划分的无线传感节点分簇及簇头选举方法

技术领域

本发明属于无线传感技术领域，尤其涉及一种基于网络划分的无线传感节点分簇及簇头选举方法。

背景技术

无线传感器网络是一种面向应用的网络，被广泛应用于军事监控、工业、农业和医疗健康的监测与监护等领域。由于无线传感器受自身特点与环境所限，很难通过外界向其提供能量，故通过有效的节能措施延长无线传感网络的寿命是整个无线传感网络的重要内容。通过将网络划分成多个簇群，均衡各个节点的能量消耗，是提高网络能效的重要方法之一。

目前的研究中，LEACH算法是经典的分簇路由算法，与传统的静态路由比较，更适合现阶段大规模、实时性要求高的网络，可以有效延长网络生存周期，但LEACH存在的缺陷是簇头选举时未考虑节点的剩余能量和节点能耗均衡。

在LEACH算法的基础上，有很多学者进行了研究，如DEEC算法、LEACH-C算法、HEED算法等。DEEC算法在LEACH轮流选择簇头的基础上，DEEC设定了一个基于节点剩余能量的选择概率。通过这种方法，剩余能量大的节点更容易被选为簇头节点，因此被选取的节点有足够的能量去承担作为簇头节点的额外任务。这些算法简单有效，但是它们没有考虑到簇头节点的位置分布问题，簇头节点的不恰当分布也将导致簇内节点的能量消耗浪费。

LEACH-C算法是LEACH算法的改进方法，LEACH-C算法在选择簇头节点时，考虑到了节点间的通信距离以及节点的剩余能量，解决了LEACH算法中通信方式和簇头节点选择的随机性。但是，LEACH-C算法过于依赖基站，增加了基站的能量消耗，不利于网络的稳定性。

HEED算法针对LEACH算法簇头选取不均匀的问题，每次迭代选取能量较高的节点作为簇头节点，HEED方法可保证簇头节点均匀地分布在网络中，并且所有的簇规模大小相似。然而HEED算法在每次迭代时，以通信开销为代价，节点消耗的能量增加。随着初始阶段迭代次数的增长，通信开销和网络延时增加，使得网络能耗均衡大幅降低。

综上所述，经典的分簇路由算法在适用性存在一定的局限。从节点数据的角度来实现节点分簇和簇头选举，计算成本较高，数据冗余严重，导致网络能耗不均，部分节点过早死亡，网络寿命短。

发明内容

本发明的目的是为了解决以上现有技术的不足，提出了一种基于网络划分的无线传感节点分簇及簇头选举方法，步骤如下；

a、根据无线传感网络区域边缘建立平面坐标系；

假设区域的顶点坐标为起始点O(0，0)、右下点A(x_max，0)、左上点B(0，y_max)、右上点C(x_max，y_max)；设定该区域内的无线传感器节点总数目为m，设定区域内无线传感器节点坐标为(x_p,y_p)，0＜p≤m，设定簇内传感器节点之间最大通信距离为低功耗无线通信临界距离d₀,d₀可从无线传感网络的数据传输能耗模型中得到，

其中，E_tx(k,d)是当节点发送k bit数据时能耗，单位nJ/bit；E_elec是收发电路的基本功耗系数，单位：nJ/bit；e_fs和e_mp是信号放大器的功率放大参数，e_fs是在自由空间传输1bit数据的能耗，单位：pJ/bit/m²，e_mp是多路径衰减传输1bit数据的能耗，单位pJ/bit/m²；d是两个节点之间的距离，单位m；d₀是区分两种模型的边界条件阈值，单位：m，其具体计算方法为

设簇内传感器节点p(位置坐标为(x_p,y_p))与某网格起始点

的距离为d_p,其中

其中，i为网格编号，i∈(1,+∞)。

其次，设某簇内传感器节点的个数n_i，簇内最优节点数量为n可根据最优簇头节点数量k_opt得到。

最优簇头节点数量为：

其中，N是无线传感网络目标区域内所有无线传感器节点数量，e_fs和e_mp是信号放大器的功率放大参数，M是无线传感网络目标区域的面积，d_toBS是基站与无线传感网络目标区域中心点的距离。

簇内节点最优数量n为：

故可得网格划分约束条件d_p≤d₀∩n_i≤n，对无线传感网络覆盖范围进行网格划分。

b、划分第一个网格；

取已建立的坐标系原点O(0，0)为网格划分起点，以

为x轴方向的网格边长，向y轴方向搜索传感器节点(x_p,y_p)，当传感器节点之间通信距离和簇内传感器节点的个数n_i满足通信临界距离d₀和簇内节点最优数量n的约束条件d_p≤d₀∩n_i≤n时，即若已搜索到的传感器节点与网格起始点(坐标系原点O(0，0))距离满足d_p＜d₀，y_p＜y_max，

且已搜索到的节点数量n_i＜n，则标记传感器节点(x_p,y_p)为(x_1j,y_1j)(其中j为网格内传感器节点编号，j∈(0,n_i))，且继续向y轴方向搜索传感器节点(x_p+1,y_p+1)；若传感器节点与原点距离d_p＝d₀，y_p＜y_max，

已搜索的节点数量n_i＜n或传感器节点与原点距离d_p＜d₀，y_p＜y_max，

已搜索到的节点数量n_i＝n，则以已搜索的传感器节点最大纵坐标y_1j与该网格起始点纵坐标0的差值(y_1j-0)为y轴方向网格边长长度。

c、划分第二个网格；

随后以上一个网格中传感器节点最大纵坐标(0,y_1j)作为第二个网格起始点(0,y₂₀)即y₂₀＝y_1j，以

为x轴方向的网格边长，向y轴方向搜索传感器节点(x_p,y_p)，当传感器节点之间通信距离和簇内传感器节点的个数n_i满足通信临界距离d₀和簇内节点最优数量n的约束条件d_p≤d₀∩n_i≤n时，即若已搜索到的传感器节点与第二个网格起始点((0,y₂₀))距离满足d_p＜d₀，y_p＜y_max，

且已搜索到的节点数量n_i＜n，则标记传感器节点(x_p,y_p)为(x_2j,y_2j)且继续向y轴方向搜索传感器节点(x_p+1,y_p+1)；若传感器点与原点距离d_p＝d₀，y_p＜y_max，

已搜索的节点数量n_i＜n或传感器节点与原点距离d_p＜d₀，y_p＜y_max，

已搜索到的节点数量n_i＝n，则以已搜索的传感器节点最大纵坐标y_2j与该网格起始点纵坐标y₂₀的差值(y_2j-y_1j)为y轴网格边长长度。

d、划分其余网格；

重复上述操作划分第三个网格，并以此类推。

e、划分最后一个网格

当传感器节点纵坐标y_aj为

区间内最大纵坐标时，其中a为

区间内的网格数，则停止搜索，划分

区间上。

f、划分

区间网格；

取横坐标

为网格划分起点，以

为x轴方向的网格边长，划分

区间内的网格，重复步骤c、d和e,直到y_ij＝y_max结束。

g、划分其余若干区域；

重复上述

区间的四个步骤，划分

等各区间的网格。

h、依据网格划分分簇对簇内簇头选举；

根据无线传感网络的数据传输能耗模型可得，传感器节点的能量消耗与传输距离有关。依据公式

当某节点作为簇头节点，距离簇内各其余节点距离平方和最小时，簇内节点间通信的总能耗越小。

有益效果：

通过网格划分的方式形成簇，与经典Leach算法中按轮询方式每轮都要重新分簇相比，减少重复数据的采集，降低了分簇算法的计算成本，同时采用动态的簇头选举机制，延长了网络生存周期。

附图说明

图1是一种基于网络划分的无线传感节点分簇及簇头选举方法的方法流程图。

图2是划分第一个网格示意图。

图3是划分第二个网格示意图。

图4

区间划分网格示意图。

图5网格划分分簇效果示意图。

图6簇内簇头选举方法流程。

具体实施方式

为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例和附图对本发明作进一步详述，该实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。

实施示例：

从网格划分的角度来考虑无线传感器节点的分簇和簇头选举，提出了一种能量负载均衡的基于网格划分的无线传感节点分簇及簇头选举方法，将传感器节点划分为不同网格区域进行分簇，并采用动态簇头选举机制，减少了重复数据的采集，且簇头节点通过网格的均匀分布达到簇头节点均匀分布，从而解决分簇不合理，网络节点能耗不均匀的问题。

如图1所示，

网格分簇的流程，要先确定无线网络覆盖区域的坐标系，划分网格区间，再对各个区间进行网格划分，从而形成无线传感器节点的簇。下面陈述具体划分步骤。

如图2、3、4、5所示，

取已建立的坐标系原点O(0，0)为网格划分起点，以

为x轴方向的网格边长，向y轴方向搜索传感器节点(x_p,y_p)，当传感器节点之间通信距离和簇内传感器节点的个数n_i满足通信临界距离d₀和簇内节点最优数量n的约束条件d_p≤d₀∩n_i≤n时，即若已搜索到的传感器节点与网格起始点(坐标系原点O(0，0))距离满足d_p＜d₀，y_p＜y_max，

且已搜索到的节点数量n_i＜n，则标记传感器节点(x_p,y_p)为(x_1j,y_1j)且继续向y轴方向搜索传感器节点(x_p+1,y_p+1)；若传感器节点与原点距离d_p＝d₀，y_p＜y_max，

已搜索的节点数量n_i＜n或传感器节点与原点距离d_p＜d₀，y_p＜y_max，

已搜索到的节点数量n_i＝n，则以已搜索的传感器节点最大纵坐标y_1j与该网格起始点纵坐标0的差值(y_1j-0)为y轴网格边长长度，从而划分第一个网格。

其中：d₀为公式(1)无线通信能耗模型边界条件阈值；n为簇内节点最优数量，其可根据无线传感器节点作用区域所有节点数N和最优簇头节点数量k_opt得到。

最优簇头节点数量为：

簇内节点最优数量n为：

随后以上一个网格中传感器节点最大纵坐标(0,y_1j)作为第二个网格起始点(0,y₂₀)即y₂₀＝y_1j，以

为x轴方向的网格边长，向y轴方向搜索传感器节点(x_p,y_p)，当传感器节点之间通信距离和簇内传感器节点的个数n_i满足通信临界距离d₀和簇内节点最优数量n的约束条件d_p≤d₀∩n_i≤n时，即若已搜索到的传感器节点与第二个网格起始点((0,y₂₀))距离满足d_p＜d₀，y_p＜y_max，

且已搜索到的节点数量n_i＜n，则标记传感器节点(x_p,y_p)为(x_2j,y_2j)且继续向y轴方向搜索传感器节点(x_p+1,y_p+1)；若传感器点与原点距离d_p＝d₀，y_p＜y_max，

已搜索的节点数量n_i＜n或传感器节点与原点距离d_p＜d₀，y_p＜y_max，

已搜索到的节点数量n_i＝n，则以已搜索的传感器节点最大纵坐标y_2j与该网格起始点纵坐标y₂₀的差值(y_2j-y_1j)为y轴网格边长长度，从而划分第二个网格。

继而重复上述操作划分第三个网格，并以此类推。

当传感器节点纵坐标y_aj为

区间内最大纵坐标时，则停止搜索，划分

区间上的最后一个网格。

取横坐标

为网格划分起点，以

为x轴方向的网格边长，划分

区间内的网格，重复上述的三个步骤，如图3所示。

重复上述步骤，划分

等各区间的网格，网格划分完毕。

如图6所示，

网格划分进行分簇后，需要对簇头进行簇内的选举，先将每个簇中剩余能量大于平均能量的节点加入其簇的候选簇头，再根据簇内的节点的位置信息，计算各簇内节点到其他节点的距离，最后从候选簇头中选择与其他节点距离和最小的节点作为该簇的簇头节点。

簇内的平均能量

p为簇内节点数量；设定网格分簇的各节点坐标分别为(x_i0,y_i0)、(x_i1,y_i1)、…、(x_ij,y_ij)、…、(x_ip,y_ip)，设网格内到各节点距离和的函数为f(x,y)。

先将每个簇中节点剩余能量E_ij与簇内节点平均能量比较，若E_ij＞E_avg，则将该节点加入其簇的候选簇头节点，通过式4计算得到候选簇头节点与网格中其他节点距离和的数组，并对其进行由小至大排序。

从而根据候选簇头节点与网格中其他节点距离和来选举得到簇头节点。

Claims (2)

1.一种基于网络划分的无线传感节点分簇及簇头选举方法，其特征在于，步骤如下；

a、根据无线传感网络区域边缘建立平面坐标系；

假设区域的顶点坐标为起始点O(0，0)、右下点A(x_max，0)、左上点B(0，y_max)、右上点C(x_max，y_max)；设定该区域内的无线传感器节点总数目为m，设定区域内无线传感器节点坐标为(x_p,y_p)，0＜p≤m，设定簇内传感器节点之间最大通信距离为低功耗无线通信临界距离d₀,d₀可从无线传感网络的数据传输能耗模型中得到：

其中，E_tx(k,d)是当节点发送k bit数据时能耗，单位nJ/bit；E_elec是收发电路的基本功耗系数，单位：nJ/bit；

e_fs和e_mp是信号放大器的功率放大参数，e_fs是在自由空间传输1bit数据的能耗，单位：pJ/bit/m²，e_mp是多路径衰减传输1bit数据的能耗，单位pJ/bit/m²；d是两个节点之间的距离，单位m；d₀是区分两种模型的边界条件阈值，单位：m，其具体计算方法为：

设簇内传感器节点p(位置坐标为(x_p,y_p))与某网格起始点

的距离为d_p,其中

其中，i为网格编号，i∈(1,+∞)

其次，设某簇内传感器节点的个数n_i，簇内最优节点数量为n可根据最优簇头节点数量k_opt得到；

最优簇头节点数量为：

其中，N是无线传感网络目标区域内所有无线传感器节点数量，e_fs和e_mp是信号放大器的功率放大参数，M是无线传感网络目标区域的面积，d_toBS是基站与无线传感网络目标区域中心点的距离；

簇内节点最优数量n为：

故可得网格划分约束条件d_p≤d₀∩n_i≤n；

b、划分第一个网格；

取已建立的坐标系原点O(0，0)为网格划分起点，以

为x轴方向的网格边长，向y轴方向搜索传感器节点(x_p,y_p)，当传感器节点之间通信距离和簇内传感器节点的个数n_i满足通信临界距离d₀和簇内节点最优数量n的约束条件d_p≤d₀∩n_i≤n时，即若已搜索到的传感器节点与网格起始点(坐标系原点O(0，0))距离满足d_p＜d₀，y_p＜y_max，

且已搜索到的节点数量n_i＜n，则标记传感器节点(x_p,y_p)为(x_1j,y_1j)(其中j为网格内传感器节点编号，j∈(0,n_i))，且继续向y轴方向搜索传感器节点(x_p+1,y_p+1)；若传感器节点与原点距离d_p＝d₀，y_p＜y_max，

已搜索的节点数量n_i＜n或传感器节点与原点距离d_p＜d₀，y_p＜y_max，

已搜索到的节点数量n_i＝n，则以已搜索的传感器节点最大纵坐标y_1j与该网格起始点纵坐标0的差值(y_1j-0)为y轴方向网格边长长度；

c、划分第二个网格；

随后以上一个网格中传感器节点最大纵坐标(0,y_1j)作为第二个网格起始点(0,y₂₀)即y₂₀＝y_1j，以

为x轴方向的网格边长，向y轴方向搜索传感器节点(x_p,y_p)，当传感器节点之间通信距离和簇内传感器节点的个数n_i满足通信临界距离d₀和簇内节点最优数量n的约束条件d_p≤d₀∩n_i≤n时，即若已搜索到的传感器节点与第二个网格起始点((0,y₂₀))距离满足d_p＜d₀，y_p＜y_max，

且已搜索到的节点数量n_i＜n，则标记传感器节点(x_p,y_p)为(x_2j,y_2j)且继续向y轴方向搜索传感器节点(x_p+1,y_p+1)；若传感器点与原点距离d_p＝d₀，y_p＜y_max，

已搜索的节点数量n_i＜n或传感器节点与原点距离d_p＜d₀，y_p＜y_max，

已搜索到的节点数量n_i＝n，则以已搜索的传感器节点最大纵坐标y_2j与该网格起始点纵坐标y₂₀的差值(y_2j-y_1j)为y轴网格边长长度；

d、划分其余网格；

重复上述操作划分第三个网格，并以此类推；

e、划分最后一个网格

当传感器节点纵坐标y_aj为

区间内最大纵坐标时，其中a为

区间内的网格数，则停止搜索，划分

区间上；

f、划分

区间网格；

取横坐标

为网格划分起点，以

为x轴方向的网格边长，划分

区间内的网格，重复步骤c、d和e,直到y_ij＝y_max结束；

g、划分其余若干区域；

重复上述

区间的四个步骤，划分

等各区间的网格；

h、依据网格划分分簇对簇内簇头选举；

根据无线传感网络的数据传输能耗模型可得，传感器节点的能量消耗与传输距离有关，依据公式

当某节点作为簇头节点，距离簇内各其余节点距离平方和最小时，簇内节点间通信的总能耗越小。

2.根据权利要求1所述的一种基于网络划分的无线传感节点分簇及簇头选举方法，其特征在于，所述的簇内簇头选举步骤如下；

a、每个簇中剩余能量大于平均能量的节点作为其簇的候选簇头；

b、根据簇内的节点的位置信息，计算各簇内候选簇头节点到其他节点的距离；

c、从候选簇头节点中选择与其他节点距离平方和最小的节点作为该簇的簇头节点。

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